Determinação de Rating de Crédito de Empresas Brasileiras com a Utilização de Índices Contábeis

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1 Determinação de Rating de Crédo de Empresas Brasileiras com a Utilização de Índices Contábeis Resumo: Autoria: Danilo Luís Damasceno, Rinaldo Artes, Andrea Maria Accioly Fonseca Minardi Este trabalho tem dois diferentes, mas complementares, objetivos: o primeiro deles é averiguar se as agências de avaliação de crédo estão sendo mais severas nas análises de empresas brasileiras ao longo do tempo, conforme sugerido em alguns estudos efetuados para o mercado norte-americano. O segundo objetivo está relacionado ao desenvolvimento de uma metodologia de rating baseada no modelo probo ordinal em painel, que, através da utilização de variáveis contábeis e indicadoras (dummies), seja capaz de prever o nível de rating para aquelas companhias que não possuem nenhuma avaliação de crédo. Os resultados não apontaram nenhuma evidência de que as agências de ratings estão sendo mais rigorosas em suas análises ao longo do tempo para as companhias brasileiras. Isto permiu a utilização da amostra no período de dezembro de 2000 a dezembro de 2005 para a previsão de ratings. As variáveis lucro líquido sobre o total de ativos (ROA), dívida total sobre total de ativos (DT) e a variável indicadora de presença no Índice Bovespa (IBOV) foram as que, conjuntamente, melhor explicaram os ratings no modelo proposto. Palavras-chave: Ratings de Crédo, Modelo Probo Ordenado em Painel, Risco de Crédo, Agência de rating. I. Introdução Os ratings de crédo são informações públicas que representam o julgamento de analistas de crédo, supostamente bem informados, a respeo da capacidade das empresas em honrar compromissos financeiros assumidos. Dificilmente uma empresa consegue emir dívida sem a opinião de uma agência de rating a respeo de sua qualidade de crédo, além disto as taxas de juros obtidas nos títulos da dívida estão bastante correlacionadas com os ratings concedidos pelas agências. A importância de sistemas de rating de crédo também vem crescendo principalmente por questões regulatórias. O Acordo de Basiléia II perme que os bancos utilizem tanto ratings externos de agências, como construam sistemas internos de ratings para gerenciar o risco de crédo de sua carteira de empréstimos e títulos de dívida. Por isso, compreender o que determina ratings de crédo é um exercício bastante útil, tanto para construir sistemas internos semelhantes aos das agências, como para saber o que pode influenciar o spread de crédo de títulos de dívida. Uma preocupação corrente dos agentes regulatórios, como por exemplo o FSA do Reino Unido, conforme exposto por Ingolfsson e Elvarsson (2007), é que os ratings deveriam prever a qualidade de crédo de longo prazo, não sendo influenciados por fatores cíclicos e temporários. Mas alguns estudos, como por exemplo, Blume, Lim e MacKinlay (1998) constataram que as agências de rating têm endurecido em sua opinião de crédo com o passar do tempo, observando que o número de rebaixamentos foi muo superior ao número de promoções, colocando em questionamento se ratings de crédo refletem de fato opinião de longo prazo. Este trabalho tem dois objetivos complementares: (1) testar se há evidências de que as agências de rating estão efetivamente sendo mais creriosas nas avaliações de crédo de empresas brasileiras ao longo do tempo, o que implicaria em ratings de crédo sujeos a efeos cíclicos e temporários e (2) desenvolver um modelo capaz de replicar a classificação 1

2 de ratings da Standard and Poor s (S&P), através do uso de índices contábeis e financeiros, e com isto estimar o nível de rating das empresas que não são acompanhadas por esta agência. Para isso foram coletados dados anuais de ratings de crédo e índices contábeis de empresas brasileiras entre 2000 a Para determinação dos ratings utilizou-se o modelo probo ordenado em painel. Os resultados não apontaram evidências de que as agências de rating de crédo estão sendo mais rigorosas com as opiniões de crédo em relação a empresas brasileiras. O modelo de determinação de rating de crédo estimado teve um acerto de 64,1% dos ratings da amostra, e 24,2% das observações foram classificadas um nível acima ou um nível abaixo na escala de ratings. As variáveis explicativas mais relevantes foram: dummy, indicando se a empresa tem ações que fazem parte do índice BOVESPA, Retorno sobre Ativo (lucro líquido/ ativo total) e índice de endividamento ((dívida total bruta + outras obrigações de longo prazo)/ Ativo total). O restante deste artigo está organizado como segue. Na seção II são explicadas as metodologias de rating de crédo das agências e o que significa cada grau de rating, na seção III é fea uma revisão de leratura sobre metodologias adotadas para estimação de ratings de crédo, investigação de variáveis contábeis críticas para previsão de inadimplência no Brasil e metodologias para estimação de endurecimento das agências de rating de crédo; na Seção IV é apresentada a metodologia e a descrição da base de dados; na Seção V são apresentados e discutidos os resultados e na Seção VI o trabalho é concluído. II. Ratings de Crédo de Agências A globalização dos mercados financeiros, o desenvolvimento de novos produtos e a estabilidade econômica de regiões até então pouco conhecidas pelos investidores internacionais, contribuiu de forma decisiva para a expansão das agências de rating, bem como para uma maior sofisticação dos crérios e das metodologias empregadas para as análises de crédo. Bone (2004, p.26) relata que após as diversas crises financeiras ocorridas entre os anos de 1994 e 2002, o olhar crítico dos investidores com relação às agências de rating fez com que houvesse uma maior transparência dos crérios adotados para elaboração das análises de crédo. Como resultado natural deste processo, têm-se hoje um farto material disponibilizado por estas agências de classificação. Para a Moody s (1999, p.5), rating é uma opinião sobre a capacidade futura, a responsabilidade jurídica e a vontade de um emente de efetuar, dentro do prazo, pagamentos do principal e juros de um título específico de renda fixa. Para as agências uma avaliação de crédo nunca deve ser interpretada como uma indicação de investimento, pois não avalia outros riscos, como o risco de mercado e operacional, por exemplo. Basicamente, uma avaliação de crédo pode ser atribuída a um emissor ou a uma emissão. De acordo com a S&P (2006), há uma estrea correspondência entre o rating de um emissor e o de uma emissão, sendo que a avaliação de um emissor não se refere a nenhuma obrigação financeira específica, nem leva em consideração a natureza e as provisões da obrigação, sua posição relativa no caso de falência ou liquidação, preferências estatutárias, ou a legalidade e a capacidade de execução da obrigação. Além disto, um rating pode ser de curto ou de longo prazo, dependendo das emissões consideradas na análise. Uma avaliação de curto prazo é aquela que contempla operações de até um ano, sendo que no geral são utilizadas como indicadores da qualidade de crédo das obrigações de médio e de longo prazo. A S&P possui três tipos de ratings: Escala Global em Moeda Local, Escala Global em Moeda Estrangeira e Escala Nacional. O primeiro tipo reflete a capacidade de um devedor gerar moeda local em volume suficiente para honrar suas obrigações (inclusive as 2

3 denominadas em moeda estrangeira). Os ratings Escala Global em Moeda Estrangeira avaliam a capacidade dos devedores de cumprirem suas obrigações em moeda estrangeira, considerando inclusive a capacidade do governo soberano de honrar sua dívida externa, uma vez que a probabilidade de um governo soberano restringir o acesso à moeda estrangeira é idêntica àquela dele não honrar sua própria dívida externa. Por último, o rating em Escala Nacional é muo parecido com um de Escala Global, exceto pelo fato deste apresentar um peso menor nos fatores relacionados ao risco soberano. A Tabela I contém o significado de cada grau na escala de rating da Moody s e Standard&Poor s. Dentre as análises realizadas, a avaliação do risco setorial tem um grande peso na atribuição de um rating máximo, desempenhando um papel fundamental na determinação do perfil básico de risco. Por exemplo, seria difícil para uma empresa receber um rating muo alto, caso esta esteja inserida em um setor cujo risco apresente-se acima da média. Pode-se destacar diversos outros fatores que são contemplados em uma análise de crédo, dentre eles: posição competiva (participação no mercado, eficiência operacional, tamanho, qualidade do corpo administrativo e diversificação dos negócios), risco financeiro, qualidade da contabilidade, política financeira, rentabilidade, alavancagem financeira, proteção dos ativos, adequação do fluxo de caixa, flexibilidade financeira, propriedade e apoio do estado e acesso a fontes locais de financiamento. III Revisão da Leratura De acordo com Standard and Poor s (2005, p.4), o processo de rating não se lima ao exame de várias medidas financeiras, sendo necessário um acompanhamento detalhado dos fundamentos do negócio, o que inclui a opinião sobre a posição competiva da empresa e a avaliação dos administradores e de suas estratégias. Entretanto, os principais estudos relacionados à determinação de ratings de crédo são baseados exclusivamente em informações contábeis e financeiras, não considerando as análises qualativas das empresas, conforme será visto nos próximos ens. Os primeiros estudos a empregarem dados contábeis de empresas para determinação de ratings são do início dos anos sessenta nos EUA. Em geral, os indicadores contábeis e financeiros mais cados como significativos na leratura são aqueles relacionados à cobertura de juros, ao grau de alavancagem, às medidas de lucratividade (avaliação do negócio) e, muas vezes, ao tamanho da empresa. Quanto a variável tamanho da empresa, Blume et al (1998, p.1394) defende a idéia de que grandes empresas tendem a ser mais velhas e, portanto, mais estáveis, tendendo com isto a receber ratings de crédo mais elevados. Além de variáveis contábeis, alguns estudos sugerem o uso de variáveis de mercado como o coeficiente beta e o erro-padrão (standard error) do modelo CAPM. Blume et al (1998, p.1395) argumenta que o uso destas duas variáveis pode fornecer mais informação sobre a competência dos gestores. Com relação aos modelos utilizados para a determinação de ratings, Ederington (1985) comparou diversos métodos empregados, entre eles os modelos logo, logo ordinal e análise de discriminante, recomendando o logo ordinal, principalmente pelos resultados empíricos obtidos. Kaplan e Urwz (1979) também consideraram o modelo logo ordinal mais adequado em detrimento a outras técnicas, uma vez que o método adme a existência de uma variável latente, a partir da qual se originam os ratings das empresas. 3

4 Tabela I. Definição dos Graus na Escala de Ratings Grau de Investimento S&P e S&P e outras Moody s Interpretação outras agênci as AAA AA+ AA AA- A+ A A- BBB+ BBB BBB- Aaa Aa1 Aa2 Aa3 A1 A2 A3 Baa1 Baa2 Baa3 Altíssima qualidade, com mínimo risco de crédo. A capacidade de pagamento dos compromissos é extremamente forte. Alta qualidade, com risco de crédo muo baixo. A capacidade de pagamento dos compromissos é muo forte. Grau mediano e sujeo a baixo risco de crédo. Um pouco mais suscetível à efeos adversos de mudança nas circunstâncias e nas condições econômicas do que obrigações de ratings mais elevados. Entretanto, a capacidade de pagamento dos compromissos ainda é forte. BB+ BB BB- B+ B B- CCC+ CCC CCC- CC Moody s Ba1 Ba2 Ba3 B1 B2 B3 Caa1 Caa2 Caa3 Ca Grau Especulativo Risco de crédo moderado. É considerado um rating de grau médio, com parâmetros de proteção adequados. Entretanto, condições econômicas adversas C Ca ou mudança de circunstâncias podem conduzir a um enfraquecimento na capacidade de pagamento dos compromissos. D Default Interpretação Elementos especulativos e sujeos a risco de crédo substancial. Menos vulnerável do que outras emissões especulativas. Entretanto, em face de uma maior incerteza ou exposição a adversidades financeiras, econômicas e de negócios podem levar a uma capacidade inadequada de pagamento da contraparte. Especulativo e sujeo a alto risco de crédo. Condições econômicas, financeiras e de negócio adversas provavelmente prejudicarão a capacidade ou a disposição de pagamento dos compromissos. Crédo pobre e sujeo a alto risco de crédo. Vulnerável a defaults e dependente de condições financeiras, econômicas e de negócio favoráveis para o pagamento de suas obrigações. Em condições econômicas, financeiras e de negócios adversas provavelmente não terá capacidade de pagamento. Tipicamente em default, com baixa possibilidade de recuperação do principal ou juros. Pedidos de falência ou outras ações similares têm sido solicados, mas os pagamentos das obrigações ainda estão sendo efetuados. Baseando-se na premissa de que as agências de ratings estão sendo mais creriosas em suas análises, há dois importantes trabalhos elaborados nos EUA. No primeiro, Blume et al (1998) utilizou-se de variáveis contábeis e de risco de mercado para empresas com grau de investimento (investment grade) no período de 1978 a A técnica empregada para a estimação do modelo de ratings de crédo foi o modelo probo ordinal em painel (ordered prob in panel), sendo a tendência do comportamento dos interceptos desta regressão ao longo do tempo interpretada como um indicador de aperto ou não nas avaliações das agências de rating. Os resultados encontrados indicavam que as agências de crédo tornaram-se mais severas, principalmente nos anos noventa. Por outro lado, Jorion, Shi e Zhang (2005) ampliaram os estudos e, por fim, contestaram os resultados obtidos por Blume et al (1998) para empresas investment grade. Primeiramente, os autores, utilizando o mesmo modelo e as variáveis para o período de

5 a 2002, estenderam suas análises para empresas de grau especulativo (speculative grade), não encontrando nenhuma tendência no intercepto, ou seja, não houve indícios de aperto por parte das agências de rating. Assim, a questão é: por quê as agências de rating foram mais creriosas apenas com as empresas investment grade? Jorion et al (2005) procuraram responder a esta questão embasando-se em estudos de outros autores, que afirmavam que os dados contábeis tornaram-se menos informativos e confiáveis ao longo do tempo, e que isto estava diretamente relacionado à elevação dos rendimentos dos administradores, principalmente para empresas com grau de investimento. Cohen, Dey e Lys (2004), por exemplo, relataram um aumento nos rendimentos dos administradores no período 1987 a 2003, atribuído ao comportamento oportunista dos gerentes em função do uso crescente de opções de ações em sua remuneração. Segundo os autores, este comportamento oportunista está diretamente relacionado à manipulação de dados contábeis, que podem levar a um alisamento artificial dos ganhos, ou ao relato de uma menor alavancagem. Assim, Jorion et al (2005) incluíram no modelo uma variável que exprimia o aumento dos ganhos dos administradores, não obtendo nenhum indicativo que sustentasse a visão de que as agências de ratings estavam sendo mais creriosas em suas análises do que no passado. Para os trabalhos efetuados por Blume et al (1998) e Jorion et al (2005) nos EUA, não foram encontrados estudos correspondentes em toda a América Latina, sendo portanto, até onde vai o conhecimento dos autores deste trabalho, inéda a avaliação de maior severidade das agências de rating em suas análises de crédo. Com relação à estimação de ratings através da utilização de indicadores contábeis e financeiros, Minardi, Sanvicente e Artes (2006) adotaram um modelo logo ordinal, sendo que as variáveis selecionadas foram: Ativo (em escala logarítmica), Dívida Bruta/Ativo Total, EBIT/Dívida Financeira Líquida, ROA (retorno sobre o ativo), EBIT/Recea Líquida e Volatilidade. Os resultados apontaram para um acerto de 58% dos ratings. Além disto, 39% das empresas foram classificadas nos ratings imediatamente superior ou imediatamente inferior. Sales (2006) também utilizou um modelo logo ordinal para estimativa de ratings, entretanto o autor utilizou em sua amostra apenas instuições financeiras. Dos 44 bancos analisados, 41 deles tiveram o nível de rating estimado igual ao nível obtido a partir da Fch, o que representou 93 % de acerto. Diversos estudos foram realizados para determinar variáveis críticas na previsão de falência, utilizando análise discriminante e logo com duas classes: empresas saudáveis e empresas inadimplentes. Pode-se car Minardi e Sanvicente (2008) e Neto e Bro (2005). As principais variáveis explicativas encontradas foram (ativo circulante passivo total) / ativo total, (patrimônio líquido capal social) / ativo total, (lucro operacional despesas financeiras + receas financeiras) / ativo total, valor contábil do patrimônio líquido / valor contábil do exigível total e lucro operacional antes de juros e imposto de renda / despesas financeiras. IV. Metodologia e Base de Dados O modelo utilizado neste trabalho foi o probo ordinal em painel. Nessa seção apresentamos alguns detalhes desse modelo e descrevemos a base de dados. IV.1 O Modelo Probo Ordinal 5

6 Corbi e Menezes-Filho (2006, p.527) descrevem o probo ordinal (ou ordenado) como um modelo multinomial, utilizado principalmente para modelagem de uma variável dependente qualativa ordinal, como é o caso dos ratings emidos pelas agências de avaliação de risco de crédo. Em dados em painel, uma mesma unidade amostral, no caso empresa, é acompanhada ao longo do tempo. Assumindo que y representa o rating obtido pela empresa i no instante de tempo t, desse modo, essa variável assume o valor: 0 para rating "AAA", 1 para "AA", 2 para "A" e assim sucessivamente. Admindo a existência de m+1 categorias de * resposta e considerando uma variável latente y que se associa com y através da seguinte * relação: y = j μ j 1 y μ j, em que j = 0,..., m e = μ 1 μ0 = 0 μ1... μm =. O modelo probo ordinal pode ser representado através da relação y * = β x' + ε, (1) em que, i = 1,..., n e t=1,..., T, na qual x é um vetor p-dimensional com os valores das variáveis independentes para a i-ésima empresa, no t-ésimo instante de tempo e ε =α i +ν, em que α i e ν seguem distribuições normais com média zero e variâncias dadas por σ 2 e 1, respectivamente. Além disso, dadas as variáveis independentes, α i e α j são não correlacionadas (para i diferente de j) e o mesmo acontecendo para ν e ν is para i j e/ou t s. A partir desses resultados temos que: 2 ( ε X ) 0 ( ), Var ε X = 1+ σ a E = e Corr σ 2 a 2 σ a ( ε, ε is X ) = ρ = 2 1+ σ a, sendo ρ o coeficiente de correlação intraclasse. O parâmetro expressa a heterogeneidade existente entre as diferentes empresas; já a correlação intraclasse, relaciona-se ao grau de dependência existente entre observações de uma mesma empresa ao longo do tempo. A estimação dos parâmetros do modelo é fea pelo método da máxima verossimilhança. Mais detalhes sobre modelos probo para dados em painel podem ser encontrados em Maddala (1987), Woolridge (2002) e Greene (2003), por exemplo. Sem perda de generalidade, o modelo apresentado pode ser utilizado em painéis desbalanceados. Extensões desse modelo podem ser encontradas nas referências deste capítulo e na leratura especializada. IV.2 Base de Dados Foram coletados dados de companhias brasileiras que disponibilizavam informações contábeis e possuíam avaliação de crédo da S&P, no período de 2000 a Empresas financeiras e seguradoras foram excluídas da amostra, pois apresentam um alto grau de alavancagem, diferentemente da maioria das companhias industriais e de serviços. Também não fizeram parte da amostra empresas de capal fechado, dado que as mesmas não são obrigadas a publicar suas demonstrações contábeis audadas. A Tabela 2 contém a amostra de empresas analisadas. Os graus de ratings utilizados neste trabalho foram aqueles emidos pela S&P e referentes à classificação Escala Nacional de Crédo de Longo Prazo. A utilização de dados da S&P foi devida a disponibilidade de série histórica em seu sistema Cred Watch. Cabe destacar que se adotou, para cada empresa da amostra, o rating válido para o último dia do ano entre dezembro de 2000 a dezembro de A opção pela classificação Escala Nacional 6

7 de Crédo de Longo Prazo foi motivada pelo fato desta avaliação atribuir um menor peso ao risco soberano nacional. Não foi possível utilizar dados de outras agências, como a Moody s, por exemplo, por não existir uma base histórica consolidada com este tipo de informação. Os graus de rating foram associadas à variável independente categorizada y de acordo com a Tabela 3, sendo 0 o equivalente ao grau AAA e 6 equivalente aos piores ratings: CC, C e D. Foram construídas duas séries de variáveis explicativas contábeis ou financeiras: (1) a partir das demonstrações contábeis em 31 de dezembro disponíveis na base da Economática e (2) médias dos índices apurados em 31 de dezembro dos últimos três anos. Os índices contábeis e financeiros foram selecionados com base nos estudos de Blume et al (1998), Jorion et al (2005), Minardi et al (2006) e Standard and Poor s (2006), conforme demonstrado na Tabela 4. Não foi possível testar variáveis relacionadas ao mercado, como o coeficiente beta, o erro-padrão do CAPM e o valor de mercado das companhias. Algumas empresas da amostra não tinham ações negociadas na Bolsa de São Paulo, outras empresas não apresentavam uma liquidez razoável para se apurar dados de betas e erros padrões. Por isso, optou-se por incluir uma variável dummy indicando se a empresa tem ação pertencente ao índice BOVESPA ou não. Usualmente as ações que fazem parte do Ibovespa, além de muo líquidas, são de grandes companhias, que no geral oferecem maior transparência aos seus acionistas, através da divulgação de um maior volume de informações de qualidade, facilando o acompanhamento de seu desempenho. Foi incluída uma variável dummy de intercepto para cada ano, com a finalidade de testar a hipótese de que as agências de rating estão sendo mais rigorosas em suas análises. Essa metodologia foi adotada por Blume et al (1998) e Jorion et al (2005). Caso haja uma tendência de aumento ou de diminuição no rigor das análises, os interceptos do modelo apresentarão tendência de crescimento ou decrescimento ao longo do tempo. O período analisado neste estudo foi de 2000 a 2005, sendo, portanto, criadas as variáveis dummies: D2001, D2002, D2003, D2004 e D2005. O ano de 2000 foi representado pelo próprio intercepto da regressão, evando-se com isto uma suação de perfea multicolinearidade. Desse modo, o intercepto de 2001, por exemplo, é obtido pela soma do intercepto do modelo com o parâmetro que multiplica D2001. V. Análise dos Resultados Inicialmente foi testado se há uma maior severidade por parte das agências de rating em suas análises de crédo, controlando-se pelas características individuais de cada empresa medidas pelas variáveis explicativas. Os sinais e a significância dos coeficientes das dummies de anos é que indicarão se houve ou não um aperto nas análises das agências. O modelo utilizado neste teste é o indicado pela equação (2). E (2) ( y ) = α 1 + α 2D2001t + α 3D2002t + α 4D2003t + α 5D2004t + α 6D2005t + βx' em que: y é a variável latente que determina o rating da empresa i no ano t; α 1 é o intercepto da α j regressão; D ANOt é 1 se t=ano e 0 caso contrário;, j = 2,...,6, é o parâmetro que indica a importância da variável dummy de ano (D ANO ); x é o vetor com os valores observados das 7

8 variáveis independentes para a empresa i no ano t; β é o vetor de parâmetros que indica a contribuição das variáveis independentes na explicação da média de y. Tabela 2 Amostra de Empresas Analisadas Empresa Setor Aços Villares S.A. Transformação de aço em produtos de aço AES Sul Distribuidora Gaucha de Energia S.A. AmBev - Companhia de Bebidas das Américas Indústria de bebidas America Latina Logística S.A. Transporte ferroviário Ampla Energia e Serviços Aracruz Celulose S.A. Indústria de papel, celulose e papelão Brasil Telecom Participacões S.A Telecomunicações Brasil Telecom S.A. Telecomunicações Braskem S.A. Indústria química Companhia de Concessões Rodoviárias (CCR) Atividades auxiliares ao transporte rodoviário Companhia de Eletricidade do Estado da Bahia Sabesp Água, esgoto e outros sistemas CESP Companhia Energética do Rio Grande do Norte Companhia Forca e Luz Cataguazes-Leopoldina Companhia Paulista de Forca e Luz Companhia Siderúrgica Nacional (CSN) Transformação de aço em produtos de aço CPFL Energia S.A. Elektro Eletricidade e Serviços, S.A. Eletropaulo Fertibrás S.A. Indústria de fertilizantes e pesticidas Gafisa S.A. Construção de edifícios residenciais Gerdau S.A. Transformação de aço em produtos de aço Klabin S.A. Indústria de papel, celulose e papelão L.F. TEL S.A. Telecomunicações La Fonte Participações Administração de empresas e empreendimentos Localiza Rent a Car S.A. Atividades auxiliares ao transporte rodoviário Neoenergia S.A. Net Serviços de Comunicação S.A. TV a cabo Petroquímica União S.A. Indústria química REXAM Indústria de produtos de metal Rio Grande Energia S.A. Souza Cruz Indústria de fumo Tele Norte Leste Participações S.A. (TNL) Telecomunicações TIM Nordeste Telecomunicações S.A. Telecomunicações TIM Sul S.A Telecomunicações Tractebel Energia S.A. Ultrapar Participações S.A. Indústria química Vivo Participações S.A. Telecomunicações Tabela 3 Variável categorizada y e classe de rating Variável Categorizada y Grau de rating 0 AAA 1 AA 2 A 3 BBB 4 BB e B 5 CCC 6 CC, C e D 8

9 Tabela 4 Variáveis explicativas adotadas no estudo Categoria Nome Método de Estimação Referência Bibliográfica Ibovespa IBOV Variável Dummy de presença no Índice Bovespa - Tamanho Ativo Ln(Ativo Total) Minardi et al (2006) CJ1 Cobertura de Juros (1) = EBIT* / Blume et al (1998), Jorion et al (2005) Desp. Financeira e Standard and Poor s (2006) Capacidade de Cobertura de Juros (2) = (Lucro Pagamento Líquido + Depreciação e Blume et al (1998), Jorion et al (2005) CJ2 Amortização Var. Capal Giro e Standard and Poor s (2006) Var. Ativo Permanente) / Despesa Financeira Endividamento de Longo Prazo/ DLP Ativo = Exigível de Longo Prazo / Blume et al (1998) e Jorion et al (2005) Estrutura Capal Lucratividade de DT MO Ativo Total Endividamento Total/ Ativo = (Dívida Total Bruta** + Outras Obrigações de Curto e Longo Prazo) / Ativo Total Margem Operacional = EBIT / Recea Líquida Operacional Blume et al (1998), Jorion et al (2005) e Standard and Poor s (2006) Blume et al (1998), Jorion et al (2005), Minardi et al (2006) e Standard and Poor s (2006) ROA Lucro Líquido / Ativo Total Minardi et al (2006) CP1 Capacidade pagamento (1)= Dívida Total Bruta / EBITDA*** Standard and Poor s (2006) Capacidade pagamento (2) = (Lucro CP2 Líquido + Depreciação e Amortização) / Dívida Total Bruta Blume et al (1998), Jorion et al (2005) e Standard and Poor s (2006) * EBIT Lucro antes do pagamento de juros e impostos (do inglês Earnings Before Interest and Taxes); ** Dívida Total Bruta Financiamento de Curto e Longo Prazo + Debêntures de Curto e Longo Prazo; *** EBITDA - Lucro antes do pagamento de juros, impostos, depreciação e amortização (do inglês Earnings before interest,taxes, depreciation and amortization). O modelo em (2) foi testado com índices contábeis apurados em 31 de dezembro e com a média dos últimos 3 anos. A Tabela 5 contém os resultados. Apenas o coeficiente da variável ROA e da variável indicativa D2002, quando calculados com dados médios, foram significativos. No modelo onde foram empregadas as variáveis em 31/12, nenhum coeficiente se mostrou isoladamente significativo. A análise do comportamento do intercepto da regressão não indicou nenhuma tendência para ambas as estimativas (média e 31/dez), o que implica que não se constatou uma maior severidade das agências de ratings em suas análises para as empresas brasileiras. Realizou-se um teste de Wald para avaliar se os coeficientes das dummies de ano são conjuntamente iguais a zero, ou seja, se α 2 =α 3 =α 4 =α 5 =α 6 =α 7 =0. A hipótese de que os coeficientes são iguais a zero não foi rejeada tanto com variáveis explicativas estimadas com a média dos últimos 3 anos, como estimadas em 31 de dezembro. O teste foi realizado novamente com modelo que continha apenas as variáveis adotadas por Blume et al (1998): Endividamento Total sobre Ativo (DT), Endividamento de Longo Prazo sobre Ativo (DLP), Margem Operacional (MO) e Cobertura de Juros 1 (CJ1). Neste caso também a hipótese nula não foi rejeada. As variáveis explicativas significativas foram MO e D2003, tanto para dados apurados ao final do ano, como apurados com média dos últimos 3 anos. A Tabela 6 contém os resultados dos coeficientes para o modelo com as variáveis utilizadas por Blume et al (1998). 9

10 Tabela 5 Regressões com todas as variáveis explicativas Variáveis Média dos índices dos últimos 3 anos Índices em 31/12 Parâmetro Estatística-T Parâmetro Estatística-T Constante 5,44 0,20 45,71 1,75 D2001 1,71 0,91 2,29 0,98 D2002 4,18 2,34 4,42 1,80 D2003 4,68 1,71 5,33 1,55 D2004 3,68 1,37 4,78 1,52 D2005 3,72 1,31 3,24 1,17 IBOV -3,74-1,27-3,40-1,31 ATIVO 0,02 0,02-1,73-1,63 CP1 0,14 0,21 0,28 0,45 CJ2 0,03 0,16-0,08-0,58 MO -4,98-0,57-12,29-1,54 ROA -25,00-2,28 0,05 0,00 DT 13,99 1,49 5,04 0,60 CP2 0,13 0,24 0,13 0,08 CJ1-0,12-0,23-0,01-0,03 DLP -11,71-1,23 2,37 0,43 μ1 6,53 1,98 10,13 2,30 μ2 12,77 2,64 16,30 2,61 μ3 16,24 2,76 19,70 2,72 μ4 16,90 2,56 20,51 2,58 μ5 17,61 2,41 21,18 2,62 ρ 0,95 0,97 Teste de Wald 0,6682 0,4048 Tanto nos modelos da Tabela 5, como nos da Tabela 6, a correlação intraclasse (ρ) mostrou-se bastante elevada. Isso não chega a ser uma surpresa, pois observa-se, na maioria das empresas pequenas variações do rating ao longo do tempo. Isso leva a uma forte autocorrelação nos dados, captada por esse coeficiente. Tabela 6 Regressões com as variáveis explicativas adotadas por Blume et al Variáveis Média dos índices dos últimos 3 anos Índices em 31/12 Parâmetro Estatística-T Parâmetro Estatística-T Constante 6,12 3,25 3,52 1,86 D2001 0,84 0,89 1,24 0,88 D2002 2,71 1,90 2,49 1,41 D2003 2,74 2,18 3,37 2,11 D2004 2,12 1,72 2,98 1,73 D2005 1,57 1,55 1,74 1,44 MO -8,67-2,39-10,11-2,91 DT 7,52 1,25 9,08 1,89 CJ1-0,45-1,53-0,26-1,02 DLP -4,74-0,99 0,64 0,15 μ1 5,70 2,98 6,02 3,10 μ2 9,71 3,13 10,18 3,34 μ3 12,21 3,35 12,87 3,59 μ4 12,67 3,10 13,49 3,13 μ5 13,16 2,97 14,12 2,99 ρ 0,93 0,92 Teste de Wald 0,1778 0,

11 Dado que não foi encontrada nenhuma evidência de que as agências de ratings estão sendo mais rígidas em suas análises, foi possível utilizar toda a amostra (2000 a 2005) para a estimação de um modelo para determinação de ratings para empresas brasileiras através de variáveis contábeis. O modelo utilizado para a estimativa de ratings é o indicado pela equação (3). E ( y ) = α + βx' (3) na qual: y é a variável latente que determina o rating da empresa i no ano t (vide capítulo 3); α é o intercepto da regressão; x é o vetor com os valores observados das variáveis independentes para a empresa i no ano t; β é o vetor de parâmetros que indica a contribuição das variáveis independentes na explicação da média de y. O primeiro modelo estimado reuniu todas as variáveis contábeis construídas neste estudo e o resultado é apresentado na Tabela 7. Pode-se verificar que apenas os coeficientes da variável indicadora de presença no Ibovespa (IBOV), DT (Dívida Total Bruta + Outras Obrigações de Curto e Longo Prazo / Ativos) e ROA (Lucro Líquido / Ativos) foram significativos. O modelo classificou corretamente 57,0% da amostra e 32,0% da amostra foi classificada um nível acima ou um nível abaixo na escala de ratings. A partir do modelo completo foram testadas diversas combinações de variáveis explicativas, retirando-se a variável com menor significância. As variáveis estimadas com as médias dos últimos 3 anos que, conjuntamente, melhor explicaram os ratings foram a dummy do IBOVESPA (IBOV), Retorno sobre o Ativo (ROA) e Endividamento total sob o Ativo (DT). Os resultados são apresentados na Tabela 8. Todos os coeficientes foram significativos e com sinais iguais aos esperados. Este modelo foi capaz de acertar 64,1% dos ratings da amostra. Outros 24,2% foram classificados um nível acima ou um nível abaixo na escala de ratings, totalizando 88,3%. A Tabela 9 sintetiza, para cada agrupamento de ratings (variável categorizada y), o nível de acerto obtido com o modelo proposto. Por exemplo, na amostra havia seis empresas que foram agrupadas na variável categorizada 0 (ratings +AAA, AAA e AAA), desta amostra o modelo acertou o rating de apenas uma empresa, sendo que as outras cinco companhias foram classificadas como 1 (ratings +AA, AA e AA). O modelo atribuiu um rating pior do que o estabelecido pela S&P para quatro empresas, sendo que para duas delas (AES Sul e NET) pode-se constatar que no ano seguinte a S&P efetuou o rebaixamento destas empresas, ou seja, o modelo antecipou a avaliação de crédo. Para as empresas CPFL e Vivo o modelo não apresentou a aderência esperada. Por outro lado, constatou-se que para três empresas (CESP, Elektro e Eletropaulo) o modelo atribuiu ratings de crédo melhores do que os divulgados pela S&P. Neste caso pode-se apurar que, apesar do nível de endividamento (DT) e do retorno sobre ativo (ROA) serem compatíveis com os apresentados por outras empresas, algumas variáveis não adotadas no modelo indicavam problemas com a empresa, como por exemplo, o indicador relacionado à taxa de cobertura de juro (CJ1), que na média era muo inferior aos das demais empresas da amostra. Em termos de acerto dentro da amostra, o modelo proposto apresentou resultados levemente superiores aos apresentados por Minardi et al (2006), entretanto as únicas variáveis em comum entre ambos os estudos foram endividamento total sobre ativo (DT) e retorno sobre ativo (ROA). A variável volatilidade empregada por Minardi et al (2006, p.9) não pôde ser reproduzida neste estudo, enquanto as demais variáveis (Ativo Total, EBIT / Dívida 11

12 Financeira Líquida e EBIT / Recea Líquida), apesar de terem sido avaliadas, foram descartadas durante o processo de eliminação de variáveis não significativas. Outro ponto que diferenciou os trabalhos diz respeo ao modelo adotado, uma vez que Minardi et al (2006, p.8) empregou um modelo logo ordinal, enquanto este estudo aplicou o probo ordinal em painel. Além do exposto, foi aplicada a técnica leave-one-out. De acordo com Neto e Bro (2000, p.20) esta técnica consiste em: separar uma observação da amostra original, estimar os coeficientes do modelo com base no restante da amostra (n-1) e classificar a observação apartada utilizando a nova equação. O procedimento é repetido para toda a amostra (n vezes), de maneira que todas as observações sejam classificadas por modelos cujos parâmetros foram estimados com base nas demais. Os resultados não apontaram nenhuma diferença significativa no número de acertos do modelo. Tabela 7. Modelo com todas as variáveis para a determinação de ratings Variável Coeficiente (b) P-Valor Constante 4,07 0,71 IBOV -3,70 0,00 (*) ATIVO 0,12 0,83 CP1 0,04 0,92 CJ2 0,12 0,48 MO -3,16 0,70 ROA -14,83 0,06 (**) DT 9,42 0,07 (**) DLP -4,74 0,47 CP2 0,10 0,91 CJ1-0,28 0,40 μ1 4,85 0,03 (*) μ2 8,61 0,00 (*) μ3 10,70 0,00 (*) μ4 11,18 0,00 (*) μ5 11,62 0,00 (*) Tabela 8. Modelo Contendo apenas Variáveis Explicativas Significativas Variável Coeficiente (b) P-Valor Constante 2,97 0,06 (**) IBOV -2,41 0,02 (*) ROA -11,88 0,00 (*) DT 7,33 0,01 (*) μ1 3,85 0,00 (*) μ2 6,67 0,00 (*) μ3 8,41 0,00 (*) μ4 8,80 0,00 (*) μ5 9,16 0,00 (*) (*) Significativo a 5%. (**) Significativo a 10%. 12

13 Tabela 9 Resultado obtido pelo modelo reduzido de determinação de ratings Rating observado Total Linha Rating previsto pelo modelo Total Coluna VI. Conclusão As análises efetuadas não indicaram que a Standard and Poor s, entre os anos de 2000 a 2005, tenha sido mais restriva em suas análises de crédo para empresas brasileiras não financeiras, ou seja, não foram encontrados indícios de que uma empresa com os mesmos indicadores contábeis ao longo do tempo receberia atualmente uma avaliação de risco de crédo pior do que a atribuída em anos anteriores. É difícil comparar os resultados obtidos com os apresentados por Blume et al (1998, p.1399) e Jorion et al (2005, p.21). Em primeiro lugar o presente estudo utilizou conjuntamente empresas com grau de investimento e com grau especulativo, enquanto os autores cados analisaram cada classe separadamente. Apenas uma amostra maior de empresas possibilaria esta estratificação. Outro ponto que diferencia este trabalho dos demais diz respeo às variáveis empregadas, uma vez que não foi possível utilizar alguns indicadores de mercado, como o coeficiente beta e o erro-padrão do modelo CAPM, pois algumas empresas que fizeram parte da amostra não possuíam ações negociadas na Bovespa. A alternativa empregada foi utilizar uma variável dummy de presença das ações da empresa no Índice Bovespa, o que se mostrou uma decisão acertada, haja vista que essa variável foi significativa nos modelos de previsão de rating. Dado que não foi encontrada nenhuma diferença significativa entre os interceptos dos diferentes anos, foi possível utilizar a amostra de 2000 a 2005 para previsão de um modelo para atribuição de ratings. O modelo com maior nível de acerto na previsão, onde os coeficientes, além de significativos, apresentaram os sinais esperados, utilizou as seguintes variáveis médias: IBOV (variável dummy de presença no Índice Bovespa, distinguindo se uma empresa participa ou não do Índice Bovespa); DT (Dívida Total Bruta + Outras Obrigações de Curto e Longo Prazo / Ativos); ROA (Lucro Líquido / Ativos). A partir deste modelo foram obtidos indícios de que empresas com ações no Ibovespa, maior retorno sobre os ativos (ROA) e menor endividamento total sobre o total de ativos (DT) tendem a ter um rating melhor. Isto já era esperado, uma vez que estas são características básicas em empresas com baixo risco de crédo. Através do modelo probo ordinal em painel (desbalanceado) foi possível acertar 64,1% dos ratings da amostra. Outros 24,2% foram classificados um nível acima ou um nível abaixo na escala de ratings. Resultados parecidos foram encontrados por Minardi et al (2006, p. 10), entretanto os autores utilizaram outras variáveis explicativas, além do modelo adotado ter sido o logo ordinal. A ausência de uma série histórica mais longa e uma amostra relativamente pequena foram os principais problemas encontrados para a elaboração deste estudo. Isso sugere que as conclusões deste trabalho merecem ser confirmadas em amostras maiores. Sugerimos, então, que para estudos futuros o modelo seja reavaliado, à medida que novas notas de rating e dados contábeis sejam disponibilizados pelo mercado. A obtenção de uma série maior de empresas pode permir a utilização de modelos alternativos em estudos futuros. A estrutura de dependência poderia ser flexibilizada através 13

14 do uso de uma abordagem de equações de estimação, além da adoção de modelos com melhor controle da heterocedasticidade. Outra sugestão seria a divisão dos dados em duas amostras: uma de estimação e outra de validação. Os dados da primeira amostra seriam utilizados na estimação do modelo. O modelo estimado seria utilizado para prever os ratings das empresas da segunda amostra. Dessa forma, matrizes como a apresentada na Tabela 9 poderiam ser construídas com empresas que não participaram do procedimento de estimação, o que replicaria uma suação real de uso dos modelos. Apesar das limações impostas por uma amostra pequena, os resultados obtidos foram coerentes com o esperado, principalmente no que se refere aos modelos de previsão de rating que apresentaram uma taxa satisfatória de boas classificações (corretas ou vizinhas às corretas) e, para os indicadores contábeis significativos, estimativas de parâmetros com os sinais esperados pela teoria. Com relação à análise dos interceptos dos diferentes anos, este trabalho está sujeo aos mesmos problemas destacados por Blume et al (1998, p. 1409), principalmente no que diz respeo à omissão de alguma variável explicativa chave. Se esta hipótese estiver correta, os indicadores contábeis utilizados para caracterizar as firmas deste estudo e em estudos similares são inadequados, ou pelo menos insuficientes para justificar uma postura mais severa por parte das agências de rating. Referências bibliográficas BLUME, M.E.; LIM, F.; MACKINLAY, A.C. The Declining Cred Qualy of U.S. Corporate Debt: Myth or Realy? The Journal of Finance, Chicago, v. 53, n.4, p , BONE, R.B. Ratings Soberanos e Corporativos: o rompimento do teto soberano pela Petrobrás e Repsol-YPF. Tese (Doutorado em Ciências Econômicas) - Universidade Federal do Rio de Janeiro UFRJ. Rio de Janeiro: UFRJ, COHEN, D.; DEY, A.; LYS, T. Trends in Earnings Management and Informativeness of Earnings Announcements in the Pre and Post-Sarbanes Oxley Periods. Working Paper - Northwestern Universy, Chicago, Disponível em: < Acesso em: 01 de mai CORBI, R.B.; MENEZES-FILHO, N.A. The empirical determinants of happiness in Brazil. Revista de Economia Política, São Paulo, v. 26, n. 4, Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=s &lng=es&nrm=iso>. Acesso em: 01 de mai EDERINGTON, L. Classification models and bond ratings. The Financial Review, Washington, v. 20, n.4, , GREENE, W. H. Econometric Analysis. 5. ed. New Jersey: Prentice Hall, INGOLFSSON, S; ELVARSOON, B.T. Cyclical Adjustment of Point-in-Time (PiT) PD. Cred Scoring & Cred Control X, Cred Research Centre. Universy of Edinburgh. School of Management

15 JORION, P.; SHI, C.; ZHANG, S. Tightening Cred Standards: Fact or Fiction? Job Paper - Universy of California, Irvine, Disponível em: <http://faculty.washington.edu/yuchin/papers/ner.pdf>. Acesso em: 10 de mar KAPLAN, R.S.; URWITZ, G, Statistical Models of Bond Ratings: A Methodological Inquiry. The Journal of Business, Chicago, v. 52, n. 2, p , MADDALA, G.S. Limed Dependent Variable Models Using Panel Data. Journal of Human Resources, Madison, v. 22, n. 3, p , MINARDI, A; SANVICENTE, A. Identificação de indicadores contábeis significativos para previsão de concordata de empresas. Outubro de Disponível em MINARDI, A.; SANVICENTE, A.; ARTES, R. Determinação de Crédo de Unidades de Negócio Visando Estimar o Custo de Capal de Terceiros. Working Paper Ibmec SP, São Paulo, MOODY S INVESTORS SERVICE. Rating Methodology: Moody s Approach to Rating the Petroleum Industry, Disponível em: <www.moodys.com>. NETO, A.; BRITO, G.A.S. Modelo de Classificação de Risco de Crédo de Grandes Empresas, Disponível em: <http://www.congressoeac.locaweb.com.br/artigos52005/383.pdf>. Acesso em: 01 de mai SALES, B.F. Desenvolvimento de metodologia de rating baseado no modelo Ordered Prob. Dissertação (Mestrado em Finanças e Economia Empresarial) - Universidade Federal do Rio de Janeiro UFRJ. Rio de Janeiro: UFRJ, STANDARD & POOR S. Corporate Ratings Creria, Disponível em: <http://www.corporatecreria.standardandpoors.com> Acesso em: 12 de dez STANDARD & POOR S. Ratings Corporativos, Disponível em: <http://www.standardandpoors.com.br> Acesso em: 12 de dez WOOLDRIDGE, J.M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. London: The MIT Press, p. 15

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